ฐานข้อมูล NoSQL ประเภทต่างๆ และจุดแข็งและจุดอ่อน

เผยแพร่แล้ว: 2022-12-09

มีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณาเมื่อเลือกฐานข้อมูล NoSQL เวลาแฝงต่ำที่ดีที่สุด สำหรับความต้องการของคุณ ปัจจัยสำคัญบางประการได้แก่: – ฐานข้อมูลเขียนข้อมูลลงดิสก์ได้เร็วแค่ไหน? – ฐานข้อมูลสามารถอ่านได้เร็วแค่ไหน? – ฐานข้อมูลปรับขนาดได้ดีแค่ไหน? – ฐานข้อมูลจัดการและดูแลง่ายแค่ไหน? ฐานข้อมูล NoSQL มักใช้สำหรับแอปพลิเคชันประสิทธิภาพสูงที่ต้องการความเร็วในการอ่านและเขียนที่รวดเร็ว มักใช้กับแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องปรับขนาดได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย มีฐานข้อมูล NoSQL หลายประเภทให้เลือกใช้งาน แต่ละประเภทมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง ฐานข้อมูล NoSQL เวลาแฝงต่ำที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการของคุณจะขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชันของคุณ

CylonDB ปรับปรุงประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ของคุณอย่างมาก เพื่อให้คุณทำสิ่งต่างๆ ได้มากกว่าที่คุณเคยทำมาก่อน คุณสามารถรันปริมาณงานสูง/ ปริมาณงานแฝงต่ำ ด้วย NoSQL ที่เร็วที่สุดในโครงสร้างพื้นฐานของคุณ เมื่อพูดถึงข้อมูลสำคัญขนาดใหญ่และกรณีการใช้งานคอลัมน์ขนาดใหญ่ ScyllaDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ในอุดมคติ

ฐานข้อมูล Nosql ที่เร็วที่สุดคืออะไร?

ScyllaDB ซึ่งเป็น ฐานข้อมูล NoSQL ที่รวดเร็ว อย่างน่ากลัว เป็นฐานข้อมูลที่ยอดเยี่ยม ใช้งานง่ายและมีความสามารถมาก

บริษัทต่างๆ สามารถใช้ TIMi เพื่อพัฒนาแนวคิดใหม่ๆ และทำการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญได้รวดเร็วและง่ายดายยิ่งขึ้นโดยใช้ข้อมูลของบริษัท เป็นแพลตฟอร์ม Database-as-a-Service (DBaaS) ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งสามารถใช้ในระบบคลาวด์หรือในสถานที่เพื่อทำให้งานการดูแลระบบที่เกี่ยวข้องกับการดูแลระบบฐานข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ Percona Server สำหรับ MongoDB ซึ่งเป็นเวอร์ชันฟรีและโอเพ่นซอร์สของ MongoDB เป็นการแทนที่แบบดร็อปอินสำหรับ MongoDB Community Edition ฐานข้อมูล MongoDB เป็นตัวอย่างของฐานข้อมูลแบบกระจายเอกสารที่มุ่งหมายให้นักพัฒนาแอปสมัยใหม่ใช้และเข้าถึงได้ผ่านระบบคลาวด์ Cloud Firestore เป็นฐานข้อมูลเอกสาร NoSQL แบบเนทีฟบนคลาวด์ที่ไร้เซิร์ฟเวอร์ ใช้งานง่ายสำหรับจัดเก็บ ซิงค์ และสืบค้นข้อมูลในแอพมือถือ เว็บ และ IoT โซลูชันการทดสอบข้อมูลอัจฉริยะทำการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลโดยอัตโนมัติและการทดสอบ ETL ของ Big Data, Data Warehouse, Business Intelligence Report และ Enterprise Apps/ERP การใช้ฐานข้อมูลที่ไม่มีการดำเนินการช่วยลดความจำเป็นในการจ่ายเงินสำหรับสิ่งที่คุณใช้ ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้าหรือทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้

SolarWinds Database Performance Monitor (DPM) ช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบฐานข้อมูลของคุณเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ ประสิทธิภาพของทีม และประหยัดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ระบบจัดการฐานข้อมูล Tibero (DBS) ซึ่งใช้แบบจำลองเชิงสัมพันธ์นั้นต้องการทรัพยากรเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย เทคโนโลยีนี้ช่วยให้มีเวลาตอบสนองต่อคำขอประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น DynamoDB สามารถรองรับคำขอหลายหมื่นรายการต่อวินาที และสามารถรองรับคำขอหลายหมื่นรายการต่อวันเมื่อมีความต้องการสูงสุด ด้วยการผสานรวม AI, การสตรีม, กราฟ และการวิเคราะห์เข้าด้วยกัน ฐานข้อมูล BangDB ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการกับประเภทข้อมูลที่ซับซ้อนได้หลากหลายประเภท แคช NCache แคชข้อมูลแอปพลิเคชันในช่วงเวลาสั้น ๆ และเป็นเชิงเส้นมาก RestDB.io เป็นแบ็กเอนด์ฐานข้อมูล NoSQL แบบง่ายในฐานะบริการ (DBaaS) ที่มีทั้งการสนับสนุนส่วนหน้าและส่วนหลัง

Aerospike นำเสนอโซลูชันข้อมูล NoSQL แบบเรียลไทม์ที่ทันสมัยที่สุดสำหรับทุกขนาด Alachisoft เป็นผู้นำตลาดมาตั้งแต่ปี 2546 อ่านและเขียนได้อย่างรวดเร็ว อ่านได้ทุกที่ในโลกเพียงแค่คลิกเดียว ต้องขอบคุณเครือข่ายการจัดจำหน่ายแบบหลายหลักจากภายนอกของเรา ฐานข้อมูล LeanXcale ใช้ SQL และรวมฟังก์ชันการทำงานเข้ากับ NoSQL นำเข้าชุดข้อมูลจำนวนมากและสร้างข้อมูลตามเวลาจริงผ่าน SQL หรือ GIS จากนั้นอนุญาตให้คุณเผยแพร่ผ่านเว็บหรือผ่านการสืบค้น SQL ความสามารถในการปรับขนาดข้อมูลและโหลดบาลานเซอร์ของเซิร์ฟเวอร์ทำให้ความสามารถในการปรับขนาดข้อมูลของ tablestore เป็นไปได้ด้วยการขยายข้อมูลโดยอัตโนมัติและการเข้าถึงพร้อมกัน ฐานข้อมูล NoSQL เช่น Couchbase มอบความยืดหยุ่นที่จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันที่สำคัญต่อธุรกิจบนแพลตฟอร์มที่ปรับขนาดได้และพร้อมใช้งาน

Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon และบริษัทชั้นนำอื่นๆ อีกหลายร้อยแห่งต่างใช้ผลิตภัณฑ์ของบริษัท เป้าหมายของ AllegroGraph คือการสร้างกราฟความรู้ขององค์กรโดยการรวมข้อมูลและไซโลความรู้ทั้งหมดเข้าด้วยกัน MarkLogic ไม่เพียงแต่ปรับขนาดได้ดี แต่ยังปกป้องข้อมูลของคุณด้วย เรารวมเอาทั้งเทคโนโลยีและบริการไว้ในโซลูชันกราฟความรู้ของเรา เราเป็นผู้นำตลาดใน ด้านเทคโนโลยีฐานข้อมูลเอกสาร NoSQL แบบทรานแซกชัน เต็มรูปแบบ โดยนำเสนอทั้งข้อมูลทรานแซกชันและข้อมูลที่มีโครงสร้าง

สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาความต้องการของแอปพลิเคชันของคุณก่อนที่จะเลือกฐานข้อมูล ความสามารถในการปรับขนาด ความเร็ว และความพร้อมใช้งานของข้อมูลเป็นเพียงไม่กี่ปัจจัยที่ต้องพิจารณา หากคำนึงถึงความสามารถในการขยายขนาดเป็นหลัก Cassandra อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า Cassandra ได้รับการออกแบบมาสำหรับการใช้งานที่มีประสิทธิภาพสูงและความหน่วงต่ำ สามารถจัดการข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและเขียนได้ง่ายเพราะสามารถจัดการไฟล์ขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย หากความสอดคล้องเป็นหัวใจของทุกสิ่ง MongoDB เป็นตัวเลือกที่ดี ฐานข้อมูล MongoDB เป็นฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่เก็บข้อมูลทั้งหมดในไฟล์ JSON ด้วยเหตุนี้ การเข้าถึงและสืบค้นข้อมูลจึงเป็นเรื่องง่ายมาก หากมีความกังวลเกี่ยวกับความพร้อมใช้งานของ PostgreSQL อาจแนะนำให้ใช้ เนื่องจาก PostgreSQL มีประสิทธิภาพในระดับสูง จึงสามารถรองรับโหลดในระดับสูงได้ นอกจากนี้ยังมีให้ใช้งานผ่าน Amazon Relational Database Service (RDS) ซึ่งทำให้ตั้งค่าและจัดการได้ง่าย

Mongodb: แพลตฟอร์มที่ดีที่สุดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลแบบลำดับชั้น

MongoDB เป็นแพลตฟอร์มที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลแบบลำดับชั้น เนื่องจากเร็วกว่าระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เกือบ 100 เท่า ทฤษฎีบท CAP (ความสอดคล้อง ความพร้อมใช้งาน และความทนทานต่อพาร์ติชัน) เป็นรากฐานที่ดีสำหรับธุรกิจที่ต้องการเวลาในการตอบสนองที่รวดเร็วสำหรับการจัดเก็บข้อมูล เซิร์ฟเวอร์ SQL เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับธุรกิจที่ต้องการผลลัพธ์ที่รวดเร็วเมื่อเข้าถึงข้อมูล เนื่องจากไม่รองรับธุรกรรม JOIN และ Global เนื่องจากเวลาในการตอบสนองของการทำธุรกรรม Cassandra จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับธุรกิจที่ต้องการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากไว้ในหน่วยความจำ

ฐานข้อมูลเวลาแฝงต่ำคืออะไร?

ฐานข้อมูลเวลาแฝงต่ำคืออะไร?
ที่มาของภาพ: Embeddedcomputing.com

ฐานข้อมูลความหน่วง ต่ำ (LSDB) เป็นแนวทางสถาปัตยกรรมและการนำไปใช้ในการจัดการฐานข้อมูลที่มีเป้าหมายเพื่อให้ผู้ใช้ปลายทางมีประสิทธิภาพสูงและมีเวลาแฝงน้อยที่สุด

เวลาแฝงโดยเฉลี่ยตามการวัดทางทฤษฎีมีผลกระทบโดยตรงเพียงเล็กน้อยต่อประสบการณ์ของผู้ใช้ หากคุณวัดประสิทธิภาพเป็นเปอร์เซ็นต์ คุณจะเข้าใจได้ดีขึ้นว่าแท้จริงแล้วคืออะไร มีเวลาแฝงจริงที่สะท้อนให้เห็นในการวัดแต่ละครั้งภายในเปอร์เซ็นต์ไทล์ เมื่อพัฒนาแอป พลิเคชันที่มีเวลาแฝงต่ำ ฐานข้อมูลที่เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการลดเวลาแฝงเป็นสิ่งจำเป็น หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่แอปพลิเคชันบนเครือข่ายจะมีเวลาแฝง การทำงานของฐานข้อมูลจะส่งผลกระทบต่อเวลาแฝงโดยรวมของผู้ใช้เสมอ ฐานข้อมูล NoSQL มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ในการกระจายข้อมูลขนาดใหญ่ข้ามโหนดต่างๆ เพื่อให้ได้ปริมาณงานสูงและเวลาแฝงต่ำ แทนที่จะใช้เพื่อความสม่ำเสมอแบบง่ายๆ ทีมไอทีสามารถลดเวลาแฝงได้โดยจับคู่กรณีผู้ใช้กับฐานข้อมูลที่สอดคล้องกัน

CylonDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่สามารถออกแบบสถาปัตยกรรมสำหรับแอปที่ต้องใช้ ข้อมูลจำนวนมากและมีประสิทธิภาพสูงและมีความหน่วงแฝงต่ำ แทนที่จะใช้ Java จะใช้ C ในการสร้าง ซึ่งหมายความว่าไม่จำเป็นต้องจัดการโค้ดจำนวนมาก การทดสอบการโหลดแบบสังเคราะห์ของ Comcast พบว่า ScyllaDB สามารถบรรลุเวลาแฝง 8 มิลลิวินาที เมื่อเทียบกับ Cassandra ซึ่งบรรลุเวลาแฝง 100 มิลลิวินาที ScyllaDB ใช้ภาษา C ขั้นสูงและโอเพ่นซอร์สที่เปิดใช้งานแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูง เพื่อให้ได้เวลาแฝงที่ต่ำ จึงใช้สถาปัตยกรรมแบบแบ่งส่วนต่อคอร์ แคชเฉพาะ และการดำเนินการอัตโนมัติทั้งหมด ScyllaDB ได้รับการนำไปใช้โดยบริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมโซเชียลมีเดีย, AdTech, ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และอุตสาหกรรม Internet of Things เนื่องจากความสามารถในการส่งมอบเวลาแฝงหางยาวที่ต่ำและคาดการณ์ได้

เมื่อออกแบบระบบ สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงเวลาแฝง เวลาแฝงต่ำเป็นพิเศษหมายถึงส่วนย่อยของเวลาแฝงต่ำที่วัดได้ในเสี้ยววินาที คำว่า "เวลาแฝงต่ำพิเศษ" หมายถึงเวลาแฝงที่น้อยกว่า 500 นาโนวินาที โดยที่ความเร็วน้อยกว่าหนึ่งมิลลิวินาทีถือว่าต่ำมาก
เพื่อให้ได้เวลาแฝงที่ต่ำเป็นพิเศษ ระบบของคุณจะต้องสามารถกำหนดเส้นทางคำขอและการตอบสนองไปยังตำแหน่งต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว การรวบรวมข้อมูล ping จะมีประโยชน์ในการทำความเข้าใจคำขอเส้นทางและการตอบสนอง และระบุปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้น

วิธีจัดการกับเวลาแฝงของฐานข้อมูล

เวลาแฝงของฐานข้อมูลคืออะไร? เวลาแฝงของข้อมูลคือระยะเวลาที่ใช้ในการจัดเก็บหรือดึงแพ็กเก็ตข้อมูลจากฐานข้อมูล เวลาแฝงของข้อมูลในระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) หมายถึงระยะเวลาที่ผู้ใช้ทางธุรกิจใช้ในการดึงข้อมูลจากคลังข้อมูลหรือแดชบอร์ด ฐานข้อมูลใดเร็วที่สุด MongoDB เป็นตัวเลือกการจัดเก็บข้อมูลแบบลำดับชั้นที่เร็วกว่าระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เกือบ 100 เท่า ทฤษฎีบท CAP (ความสอดคล้อง ความพร้อมใช้งาน และความทนทานต่อพาร์ติชัน) เป็นรากฐานของแพลตฟอร์มนี้ ฉันจะแก้ไขเวลาแฝงของฐานข้อมูลได้อย่างไร จุดประสงค์ของการเปรียบเทียบเวลาแฝงคือการระบุตำแหน่งและวิธีที่คำขอและการตอบกลับไปยังฐานข้อมูลจะนำผู้ใช้ไป รวมถึงเส้นทางที่พวกเขาจะใช้ ตาราง Ping สามารถใช้เพื่อติดตามขอบเขตที่การกระโดดบนเครือข่ายรบกวนซึ่งกันและกัน ฐานข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลแบบเรียลไทม์คืออะไร SQLite เป็นกลไกฐานข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์สที่องค์กรต่างๆ ใช้ในการจัดเก็บ ดึงข้อมูล และแก้ไขข้อมูลบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ เว็บเบราว์เซอร์ และแอปพลิเคชันอื่นๆ เอ็นจิ้นฐานข้อมูลทรานแซคชันที่มีขนาดกะทัดรัด พึ่งพาตนเองได้และปลอดภัยเป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่มีอยู่ในไลบรารีในตัวของภาษา C

Dynamodb ดีกว่า Mongodb อย่างไร

Dynamodb ดีกว่า Mongodb อย่างไร
ที่มารูปภาพ: pinimg.com

แม้ว่าแต่ละฐานข้อมูลจะรองรับการทำธุรกรรมหลายเครื่องมือ แต่ MongoDB เป็นฐานข้อมูลเดียวที่อนุญาตให้อ่านและเขียนเอกสารและฟิลด์เดียวกันได้ในเวลาเดียวกัน DynamoDB ไม่รองรับการทำงานหลายอย่างในเวลาเดียวกัน

ฉันยังใหม่กับ MongoDB วิธีที่ดีที่สุดในการเริ่มต้นกับ MongoDB คืออะไร และอะไรคือความแตกต่างระหว่าง MongoDB และ DynamoDB จำเป็นต้องมีฐานข้อมูลสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์และแอพพลิเคชั่น เราจะพิจารณาฐานข้อมูลที่ใช้กันแพร่หลายมากที่สุด 2 ฐานข้อมูล ได้แก่ MongoDB และ DynamoDB ในบทความนี้ โครงการของคุณจะได้รับการประเมินโดยละเอียดเพื่อให้เราได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดแก่คุณ MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูลข้ามแพลตฟอร์ม วัตถุประสงค์ทั่วไป และเชิงเอกสารที่เขียนด้วยภาษา C, Javascript และ Python ซึ่งมีไว้สำหรับใช้กับทุกแพลตฟอร์ม การจัดการเอกสารและการจัดเก็บทำได้โดยใช้เอกสารที่จัดรูปแบบ BSON (Binary Javascript Object Notation)

ข้อได้เปรียบที่สำคัญของ MongoDB คือสคีมาฐานข้อมูลที่ยืดหยุ่น ซึ่งสามารถรองรับประเภทข้อมูลดั้งเดิมได้มากขึ้น และทำให้คุณสามารถซ้อนเอกสารได้ Amazon DynamoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ทรงพลังและยืดหยุ่นซึ่งมีอยู่ใน Amazon Web Services เปิดตัวในปี 2555 และมีข้อมูลคีย์-ค่าและประเภทข้อมูลเชิงเอกสาร MongoDB มีการทำซ้ำข้อมูลจำนวนมาก ชุดข้อมูลยังประสบปัญหาเนื่องจากความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลไม่ชัดเจน เพื่อช่วยคุณในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้น เราจะเปรียบเทียบ MongoDB กับ DynamoDB ในบทความนี้ MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในแอพมือถือและ CMS (ระบบจัดการเนื้อหา) DynamoDB ได้รับความนิยมในอุตสาหกรรมเกมและ IoT ตรงกันข้ามกับ DynamoDB

การเปรียบเทียบ AWS RDS และ DynamoDB ลักษณะบางอย่างของ AWS RDS และ DynamoDB มีความคล้ายคลึงกัน ไม่มีสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในทั้งสองแพลตฟอร์ม ดังนั้นเวลาในการค้นหาจึงรวดเร็ว ความสามารถในการปรับขนาดได้ดี และข้อมูลไม่ได้ถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล ในทางกลับกัน DynamoDB มีความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่กว่ามาก และได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น ชุดข้อมูลที่มีขนาดค่อนข้างเล็กควรใช้ AWS RDS เนื่องจากเร็วกว่าและเสถียรกว่า

Dynamodb vs Mongodb: ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่ดีที่สุดคืออะไร?

เนื่องจาก Amazon DynamoDB รองรับทั้งเอกสารและโครงสร้างข้อมูลคีย์-ค่า การย้ายเอกสาร MongoDB JSON จึงค่อนข้างง่าย ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนรูปแบบ JSON ที่เก็บข้อมูล MongoDB ของคุณ เอกสาร JSON จะถูกอ่านลงในหน่วยความจำและแปลงเป็นตาราง DynamoDB ตามสถานะของหน่วยความจำ คุณสามารถส่งออกเอกสาร MongoDB JSON ไปยัง DynamoDB โดยใช้ไฟล์ MongoDB JSON DynamoDB รวดเร็วปานสายฟ้าแลบ ตรงข้ามกับ MongoDB ซึ่งใช้เวลาสร้างนานกว่า ด้วยเหตุนี้ DynamoDB จึงถูกใช้แทนเซสชันในแอปพลิเคชันความสามารถในการปรับขยายอยู่บ่อยครั้ง ขอแนะนำว่าถ้ามีข้อมูลจำนวนมากที่ไม่ได้ใช้งานใน DynamoDB ให้ย้ายข้อมูลนั้นไปยังตารางอื่น มีเหตุผลหลายประการที่ MongoDB เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับทั้งแอปพลิเคชันมือถือและเว็บ: ไม่เป็นเชิงสัมพันธ์ ปรับขนาดได้ดี และสามารถติดตั้งได้บนอุปกรณ์หลายเครื่อง

ฐานข้อมูลแฝงต่ำ

ฐานข้อมูลเวลาแฝงต่ำเป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อให้เวลาตอบสนองที่รวดเร็ว ฐานข้อมูลที่มีความหน่วงต่ำ มักใช้ในแอปพลิเคชันที่ต้องการข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น การซื้อขายหุ้นหรือเกม

สำหรับวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการจัดการข้อมูลตลาด ให้ใช้ eDBXtreme สำหรับฐานข้อมูลอนุกรมเวลาของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ฐานข้อมูลนี้ออกแบบมาเพื่อขจัด I/O, การจัดการแคช, การถ่ายโอนข้อมูล และแหล่งที่มาอื่นๆ ของเวลาแฝงของฐานข้อมูล โดยใช้ระบบฐานข้อมูลในหน่วยความจำ (IMDS) ที่มีประสิทธิภาพสูง ตัวจัดการฟีดในตัวและการรองรับข้อมูลอนุกรมเวลาช่วยปรับปรุงการไหลของข้อมูลที่เกี่ยวข้องไปยังแคช CPU eDBXtreme ได้สร้างสถิติความเร็ว STAC ใหม่อย่างต่อเนื่อง โปรดตรวจสอบผลการทดสอบเกณฑ์มาตรฐาน STAC ล่าสุดของเรา ข้อมูลอนุกรมเวลาสามารถวิเคราะห์ได้เร็วกว่าข้อมูลประเภทอื่น ผู้เชี่ยวชาญด้านฐานข้อมูล McObject พร้อมให้ความช่วยเหลือคุณในการค้นหา

เกณฑ์มาตรฐานฐานข้อมูล Nosql ที่เร็วที่สุด

ไม่มีคำตอบที่แน่นอนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูล nosql ที่ได้รับความนิยม มากที่สุด ได้แก่ MongoDB, Cassandra และ Redis ฐานข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้ขึ้นชื่อเรื่องความเร็วและความสามารถในการขยายขนาดได้ ดังนั้นจึงขึ้นอยู่กับว่าฐานข้อมูลใดเหมาะสมกับความต้องการของผู้ใช้มากที่สุด

พวกเขาคิดค้นการทดสอบมาตรฐานเพื่อดูว่าฐานข้อมูล Couchbase, MongoDB และ DataStax ทำงานได้ดีเพียงใดเมื่อเทียบกับฐานข้อมูลอื่น บริษัทเกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส เช่น Couchbase Server เพื่อป้องกันไม่ให้เปิดใช้งานการตั้งค่าความทนทานของข้อมูล จึงปิด Yahoo Cloud Benchmark และปริมาณงาน จากข้อมูลของ Altoros มันมีประสิทธิภาพเหนือกว่า MongoDB และ Cassandra ในโทโพโลยีของคลัสเตอร์ทั้งหมด ในการทดสอบครั้งแรกนี้ MongoDB ทำงานได้ดี แต่ถูกขัดขวางโดยโหนดจำนวนเล็กน้อย แม้ว่าเวลาแฝงของ Cassandra จะสูงกว่า แต่ก็น่าสังเกตว่าเมื่อคลัสเตอร์โตขึ้น มันก็ลดลงอย่างมาก จากข้อมูลของ Altoros ประสิทธิภาพของ Couchbase มีประสิทธิภาพดีกว่า MongoDB โดยไม่คำนึงถึงชุดข้อมูลหรือขนาดของคลัสเตอร์

ในการทดสอบหนึ่งพบว่า Couchbase เป็นฐานข้อมูลเดียวที่รองรับการดำเนินการ JOIN Cassandra ตรงกันข้ามกับ Altoros ดูเหมือนจะไม่มั่นคง พวกเขาเก่งในหลาย ๆ สิ่งเพราะพวกเขาสร้างและดำเนินการในลักษณะที่แตกต่างกันในแต่ละครั้ง

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล Nosql เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่อนุญาตให้จัดเก็บและดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในรูปแบบตารางแบบดั้งเดิม ฐานข้อมูล Nosql มักจะใช้สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดสูง เนื่องจากสามารถให้ความเร็วในการอ่านและเขียนที่เร็วกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ความสามารถในการสร้างตัวแปรเพิ่มเติมในฐานข้อมูล NoSQL เป็นหนึ่งในคุณลักษณะของมัน ฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL เก็บข้อมูลไว้ในโครงสร้างเดียว คล้ายกับของเอกสาร แทนที่จะเป็นโครงสร้างแบบตารางทั่วไปของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจากการออกแบบฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กันนี้ไม่จำเป็นต้องใช้สคีมา จึงสามารถปรับขนาดให้ใหญ่ขึ้นเพื่อจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และไม่มีโครงสร้างโดยทั่วไปได้ในไม่กี่นาที ฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL มีลักษณะที่ไม่สัมพันธ์กัน ทำให้ไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่อตาราง ด้วยโครงสร้างข้อมูลที่หลากหลาย ทำให้สามารถใช้ NoSQL เพื่อสร้างแอปมือถือและการวิเคราะห์ข้อมูลได้ ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อดีหลายประการ แต่ธุรกิจมักจะใช้ทั้งฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และฐานข้อมูล NoSQL ฐานข้อมูลเอกสารใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบเอกสาร ซึ่งสามารถจัดเก็บตามลำดับเมื่อนำไปใช้งาน

ฐานข้อมูลเอกสารมักใช้สำหรับระบบการจัดการเอกสารและโปรไฟล์ผู้ใช้ ผู้ใช้สามารถเข้าถึงคอลัมน์เฉพาะในฐานข้อมูลแบบกว้างโดยคลิกที่ชื่อในคอลัมน์ Apache HBase และ Apache Cassandra เป็นสองตัวอย่างของฐานข้อมูลดังกล่าว ฐานข้อมูลกราฟจัดเก็บและจัดการเครือข่ายการเชื่อมต่อระหว่างองค์ประกอบภายในกราฟ ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในหน่วยความจำหลักมากกว่าในดิสก์ทำให้เข้าถึงข้อมูลได้เร็วกว่า นี่เป็นข้อแตกต่างอย่างมากจากฐานข้อมูลแบบดิสก์แบบดั้งเดิม เนื่องจากไมโครเซอร์วิสขจัดความต้องการที่เก็บข้อมูลที่ใช้ร่วมกันแห่งเดียวสำหรับแอปพลิเคชันทั้งหมด จึงเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ

IBM มีฐานข้อมูล NoSQL และ NoSQL จำนวนมากในแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย IBM Data Management Platform สำหรับ MongoDB Enterprise Advanced เป็นส่วนเสริมสำหรับผลิตภัณฑ์ IBM Cloud Pak for Data บริการนี้เข้ากันได้กับโครงการโอเพ่นซอร์ส เช่น Apache CouchDB, PouchDB และไลบรารี่สำหรับสแต็คการพัฒนาเว็บไซต์และมือถือยอดนิยม

ฐานข้อมูลที่เร็วที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น ขนาดและโครงสร้างของข้อมูล ปริมาณงาน และฮาร์ดแวร์ ฐานข้อมูลที่เร็วที่สุด สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ ได้แก่ Apache Hadoop, Apache Spark และ Google BigQuery

คุณควรคำนึงถึงผลที่ตามมาในระยะยาวของการเลือกฐานข้อมูลที่ไม่ถูกต้องสำหรับธุรกิจของคุณ สิ่งสำคัญไม่แพ้กันคือการเข้าใจประเภทของข้อมูลที่ควรบันทึก หากคุณต้องการสร้างกลยุทธ์ข้อมูลและประเมินฐานข้อมูลปฏิบัติการ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนั้นเรียกใช้การค้นหาได้ยากกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้าง ในขณะที่ข้อมูลที่มีโครงสร้างนั้นง่ายต่อการเน้นข้อเท็จจริงแต่ละรายการหรือค้นหาข้อมูลตามคำขอ ฐานข้อมูลแต่ละรายการจะจัดเก็บไดรฟ์ข้อมูลเป็นจำนวนที่กำหนด ให้คุณเลือกและปรับแต่งได้ว่าจะใช้ไดรฟ์ข้อมูลใด ในกรณีของฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์ ให้เลือกฐานข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ (หรือ NoSQL) กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้น เนื่องจากสามารถนำไปใช้กับธุรกิจที่ไม่มีเวลาหยุดและทำงานกับโครงสร้างข้อมูล MongoDB เป็น เครื่องมือฐานข้อมูลยอดนิยม สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

Redis เป็นเลเยอร์การแคช HTTP ที่สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อข้อมูลจาก DBMS ที่ช้ากว่าไปยัง Redis แอปพลิเคชั่นนี้มีประโยชน์หลากหลายมาก ให้คุณเก็บข้อมูลลงบนดิสก์ในขณะที่บันทึกข้อมูลเพิ่มเติมไปด้วย หวังว่าคุณจะมีความคิดที่ดีขึ้นว่าฐานข้อมูลใดดีที่สุดสำหรับโครงการธุรกิจของคุณเมื่อคุณรู้แล้ว

เวลาแฝงของฐานข้อมูลเทียบกับปริมาณงาน

เมตริกปริมาณงานคือการวัดจำนวนแพ็กเก็ตข้อมูลที่สามารถส่งผ่านเครือข่ายได้สำเร็จต่อวินาที ในขณะที่เวลาแฝงคือระยะเวลาที่แพ็กเก็ตข้อมูลใช้ในการส่งผ่านเครือข่าย เป็นผลให้การถ่ายโอนข้อมูลและความเร็วเป็นเงื่อนไขที่เกี่ยวข้องกัน

ในกรณีของการปรับแต่งฐานข้อมูล เป้าหมายเริ่มต้นของ OtterTune คือการมีเวลาแฝงของการค้นหาเปอร์เซ็นไทล์ที่ 99 เมตริกในหมวดหมู่นี้พึ่งพาแอปพลิเคชันน้อยกว่าและไม่แตกต่างจากความต้องการมากนัก เช่นเดียวกับเวลาแฝงของการค้นหา การปรับฐานข้อมูลสามารถเพิ่มความเร็วในการประมวลผลแบบสอบถาม ทำให้เวลาในการตอบสนองของแบบสอบถามลดลง OtterTune คำนวณเวลาแฝงตามผลลัพธ์การค้นหา เราสามารถใช้เมตริกสคีมาประสิทธิภาพเพื่อกำหนดเวลาแฝงของคิวรีสำหรับฐานข้อมูลเวอร์ชันที่รองรับทั้งหมด เราสามารถประมาณเปอร์เซ็นต์ไทล์เวลาแฝงได้โดยใช้จำนวนการดำเนินการและเวลาแฝงเฉลี่ย OtterTune คำนวณเปอร์เซ็นไทล์เวลาแฝงสำหรับระบบส่วนกลางโดยใช้ข้อมูลจากตาราง events_statements_histogram_global

สมมติว่าข้อความทั้งหมดในบัคเก็ตมีเวลาแฝงเฉลี่ยเท่ากันในเปอร์เซ็นไทล์ที่ 90 ซึ่งหมายถึงเวลาแฝงเท่ากับ 5 มิลลิวินาที โมดูลคำสั่ง pg ของ PostgreSQL สามารถคำนวณเวลาแฝงของคิวรีโดยใช้ข้อมูลจากฐานข้อมูล PostgreSQL ถ้าไม่มีโมดูล คุณจะต้องเรียกใช้ในฐานข้อมูล

ฐานข้อมูลแฝงคืออะไร?

เวลาที่แพ็กเก็ตข้อมูลใช้ในการจัดเก็บหรือดึงข้อมูลเรียกว่าเวลาแฝงของข้อมูล เวลาแฝงของข้อมูลข่าวกรองธุรกิจ (BI) คือระยะเวลาที่ผู้ใช้ทางธุรกิจใช้ในการดึงข้อมูลจากคลังข้อมูลหรือแดชบอร์ด

ปริมาณงานในฐานข้อมูลคืออะไร?

ในการคำนวณความเร็วของฐานข้อมูล ให้คูณจำนวนธุรกรรมต่อวินาทีด้วยทรูพุตของระบบ

เวลาแฝงหรือปริมาณงานมีความสำคัญมากกว่ากัน?

ทั้งเวลาแฝงและปริมาณงานของเครือข่ายอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของเครือข่ายของคุณ หากเวลาแฝงสูงเกินไป แพ็กเก็ตจะใช้เวลานานกว่าจะถึงปลายทาง

ความแตกต่างระหว่างปริมาณงานและความล่าช้าคืออะไร?

ทรูพุตกำหนดปริมาณของอ็อบเจ็กต์ที่สามารถส่งได้เมื่อเวลาผ่านไป และดีเลย์จะกำหนดว่าต้องใช้เวลานานเท่าใดในการส่งมอบอ็อบเจกต์